MyRocks是完全兼容MySQL的一个关系型数据库系统，由Facebook于2016年下半年开源，网易杭研数据库内核团队在2018年初引入，在网易云音乐某些业务场景落地使用，取得了较好的效果，在这之后落地了更多地业务场景 。
自己整理的JAVA架构学习视频和大厂项目底层知识点，需要的同学欢迎私信我【资料】发给你~一起学习进步！简述MyRocks是Facebook数据库工程团队将MySQL的默认存储引擎InnoDB(基于B+树)替换为自家的RocksDB（基于LSM树）后发展而来的MySQL分支版本，其继承了MySQL的SQL语法，数据高可用框架和配套工具 。
MyRocks具有较高的普适性，对于MySQL用户来说，将MySQL替换为MyRocks是透明的，在使用方面并没有差别 。最大的不同是DML操作（数据操作语句，如增、删、改）性能相比MySQL有明显优势；同样的数据量，所需的存储空间明显变少 。
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目前MyRocks在云音乐内使用，业务场景包括云音乐实时推荐、离线推荐、历史听歌记录、P0核心库延迟从库和云计算NOS系统内部数据管理等等，累计节省了百万级的成本开销 。
项目介绍
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MyRocks是MySQL和RocksDB的结合，MySQL是目前最流行的开源关系型数据库系统，RocksDB是Facebook在google的LevelDB基础上改进的KV存储引擎 。
RocksDB简介RocksDB基于Log Structured Merge Tree（LSM树）存储数据，下面简单介绍下RocksDB 。
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如上图所示 。在RocksDB中，LSM可有多层，图中为4层（L0~L3），每一层都会独立进行Compaction操作；可以为每个用户数据表/索引创建一个列族（CF），每个CF都是一颗LSM树；每颗LSM树都会有数个Write Buffer（MemTable），用于缓存已经提交的事务数据；事务提交时会将WAL（Write Ahead Log）持久化到全局的日志文件中 。
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每个事务都有一个writebatch对象，用于缓存该事务在提交前修改的所有数据 。在事务提交时，其修改的数据先写入WAL日志buffer，根据配置参数选择是否持久化 。然后将修改的数据有序写入到Active MemTable中 。当Active MemTable达到阈值后会变为Immutable，再新产生一个Active MemTable 。
数据写入MemTable后就意味着事务已经提交 。数据的持久化和Compaction都是异步进行的 。当Immutable MemTable个数达到所设置的参数阈值后，会被回刷成L0 SST文件 。在L0文件个数达到阈值后，合并到L1上并依次往下刷 。RocksDB中可以配置多个线程用于对每层数据文件进行Compaction 。
由于其优秀的特点，目前已经被集成到MySQL（即MyRocks）、MongoDB（即MongoRocks）、TiDB/TiKV和Nebula等关系型数据库、文档数据库、分布式KV、NewSQL和图数据库中，成为实际上的KV存储引擎标准 。
【MyRocks优缺点】MyRocks继承了MySQL优秀的基因，包括完全兼容的MySQL SQL语法、行级锁粒度、读已提交（RC）和可重复读（RR）两种事务隔离级别、多版本并发控制（MVCC，Multi-Version ConCurrent Control）、成熟的主从复制框架和完善的配套工具等功能和特性 。
核心竞争力
由于引入RocksDB，MyRocks具备比MySQL（相比基于B+树的InnoDB）更多优点，如更快的写入速度，更小的存储空间，更高的压缩效率等；这是MyRocks的核心竞争力，下面简单对比说明 。
- 存储效率高，写性能好
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InnoDB是典型的B/B+树存取方式，即使是顺序插入场景，也会在一个page还未完全填满时触发分裂，变为2个半空的page，也就是说InnoDB的page一定存在页内碎片 。
而RocksDB由于是追加（Append）方式，所以都是文件顺序写行为；MemTable从内存 Flush到磁盘后成为独立的sst文件，不同的sst文件间的Merge操作也是顺序读写，整个过程均不会产生内部碎片 。
- 存储空间小
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即使在非压缩模式下，RocksDB记录也进行了前缀压缩/编码，默认每16条记录才有一条是完整的，节省了后续15条记录的共同前缀所需的存储空间 。
此外，RocksDB每个索引占用7+1 bytes（seq id + flag）的元数据开销，而InnoDB每记录6+7 bytes （trx_id + undo ptr）空间开销，似乎在多个索引的场景下RocksDB更加费空间，但Ln SST文件seq id可置0，经过压缩等操作后绝大部分元数据开销是可节省的，只需占用1byte，因此RocksDB的元数据开销也比InnoDB更省 。
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